최근의 전장환경을 보면, 전통적인
방식에서 벗어나고 있습니다.
대표적인 예가 드론과 같은 무인 공격기나 무인 정찰기가
그 사례이고,
그러한 첨단 무기 관련해서는 인공지능(AI) 용어가 자주 등장합니다.
AI? …. 마이
들어 봤는데 긴가민가 아리까리 …. 알것도 같고 모르는 것 같기도 하고 ㅠㅠㅠ
거기다 인공지능에는 바늘에 실 가듯 … 딥러닝이라는 용어는 반드시 나오고 …
딥러닝이라는 용어 개념을 이해해야 인공지능 개념도 알 수 있습니다.
딥러닝(Deep
Learning)의 의미는?
Deep … 깊은
… 한자로 깊을 심(深) …. 즉, 딥러닝은 심화학습으로 해석할 수 있습니다.
수학문제 예 ... 기본문제(Basic) →응용문제(Application)
→심화학습문제(Deep Learning)
딥러닝의 딥은, 기본과 응용 단계를 뛰어넘은 어렵고 복잡하다? 라는 의미로 봐도 무방합니다.
지금까지의 모든S/W는, 수학문제의 기본 및 응용단계와 유사한 구조로 구성 되어 왔습니다.
그러다가, 구성이 복잡해지고 발전되다 보니 … 응용단계로는 해결 불가능한 문제들이 나오기 시작했구요.
고양이 사진을 가지고 장비가 고양이 인지 아닌지 어떻게 구별할
까요?
지금까지의 S/W 개념으로 고양이를 구별하려면,
모든 종류 고양이 특징을 구분 정리하고 … 양이 엄청 많을 듯 …. 코딩량 상당상당.
개별 고양이이 대한 특정을 정리하고 … 털 색깔, 털 길이, 몸무게, 털이 있고 없고, 추가로 …
새끼, 중간, 성체, 건강한 놈, 병든 놈 등등 특징 정리하고 … 이 또한 코딩작업.
이외에도 특징 지울 수 있는 내용들이 마이 있을 것으로 생각됩니다.
무튼, 판단근거 하나하나를 프로그래머가 작성(코딩)해야 하고, 엄청난 분량은 혼자는 불가능 하며,
여러명이 팀단위로 해야 합니다. 특징들이 완료되면, 이 근거를 가지고 고양이를 판단합니다.
인공지응(딥 러닝)을 이용하여 고양이를 구별 한다면,
가능한 고양이 관련 모든 사진들을 모아서 컴퓨터에게 학습을 시킵니다.
고양이 관련 사진이란? 고양이, 호랑이, 사자, 표범, 치타 등등 고양이과 모든 사진들 ....
수만장? 수십만장? ..... 흐미 ~~~
동물 전문가에 의하면, 호랑이 뼈 사진를 축소하면 고양이와 호랑이 구별이 어렵다고 합니다.
딥러닝 엔진은 엄청난 양의 사진을 분류하고 이미지 분석 저장하고 등등 이런
것을 학습이라고 하구요,
이런 학습은 고성능의 그래픽 카드와 대용량의 메모리가
필쑤!
지금도 그렇지만 앞으로도 그래픽 카드 회사와 메모리 회사는 돈 마이
벌겁니다.
필요한 사진의 양은 어마무시 하겠죠. 이래서 나온 용어가 빅 데이터라는 ….
사진 수량이 많을수록 학습량이 많아지고 … 이에 따른 고양이 구별 확률은 높아 집니다.
학습을 마무리 하고서, 검사장비에
사진을 주면 학습된 내용을 기준으로 판별을 합니다.
위와 같이, 지금까지의
S/W 개념과 발전된 심화학습의 딥러닝 두개를 합해서
인공지능이라고 합니다. 산업현장에서는
두 가지 개념을 모두 적용한 장비들이 마이 있습니다.
(개념 이해 차원에서) 예를 들면, 하나의 임의의 장비에서,
OX와 같이 명확한 판단에서는 기존 S/W 방식을 사용하고, 어렵고 애매하고 긴가민가한 상황에서는
(유사한 상황을 학습한)딥러닝 S/W 방식을 적용하면 좋은 결과물을 얻을 수 있습니다.
딥리닝의 위험성
동물의 왕국 보시나요? 예전
동물학자가 아프리카 평원에 호량이를 갖다 놓았습니다.
그랬더니 … 놀라운 광경이 … 임팔라(영양?)가 호랑이를 보더니 뿔로 처 박을려고 달려 들었습니다.
왜? 도망가지 않고?
임팔라는 태어나 생존하면서 호랑이를 본 적이 없거든요. 즉, 호랑이 존재에 대한 학습이 되어 있기 않았기 때문입니다.
이것이 바로 딥러닝의 위험성 입니다.
딥러닝은 학습이 되지 않은 상황에서는 무신 짖을 할지 모릅니다.
이창호 구단과 알파고의 바둑 대결에서 알파고가 패한 원인도 같으며,
한국말 잘하는 외국인이 처음 본 전통 음식상 보고 놀라는 것도
같은 맥락 입니다.
영화로 보는 인공지능의 위험성 (재미로 봐 주시구요 ^^)
터미네이터 ... 인공지능 서버 제네시스가 학습을 거듭하여 나중에는 인류를 지배 할 수 있다는 내용 ….
가능성 있는 스토리.
스텔스 ... 최첨단 스텔스 뱅기 영화. 멈티 개념의 영화. ㅋㅋㅋ.
그 중 무인기가 삐까닥 하여 스스로 판단 결정 한다는 ...
결말은 적지(북한)에 떨어진 조종사 구출하고 폭파됩니다.
인공지능(딥러닝)의 위험성을 해결하기 위한 노력
지금까지의 모든 S/W는
단계별 모든 동작을 프로그래머가 확인하고 제어할 수 있습니다.
그러나, 딥러닝 엔진은 사람이 만들기는 했지만, 내부 처리과정에 대해서는 제어를 할 수 없습니다.
이러한 이유로, 딥 러닝 개발자들은 딥러링 처리 과정을 어떻게 제어해야 하는가?에
대해서도 연구하고 있습니다.
글을 마무리하며,
딥러닝은 하루아침에 하늘에서 떨어진 것이 아니고, 전통적인 S/W개념에서 발전된 것입니다.
군사용 무기든 산업용 장비든 인공지능(딥러닝)을 적용하기 위해서는 기본 골격이라 할 수 있는
S/W의 전체적인
구조가 안정성을 갖고 있어야 합니다. 기본 골격이 불안한 상태에서, 딥
러닝을
적용한 인공지능 기능을 갖게되면, 위에서 언급한 딥러닝의 위험성을 초래할 수 있습니다.
0/2000자